数据质量评估的多角度探索-数据挖掘理论与实践第二章ppt

数据预处理的多维度评估标准： 准确性：数据是否正确无误 完整性：数据是否完整齐全 一致性：数据是否前后一致，相互不矛盾 及时性：数据是否及时更新 可信性：数据是否可靠可信 可解释性：数据是否易于理解 可访问性：数据是否方便获取

数据挖掘是信息技术领域的核心概念，涉及从大型数据集中提取有用信息并转化为知识的过程。在\"数据探索教程-第二章\"中，主要介绍了数据的基本概念、属性及其值，以及不同类型的属性。我们探讨了数据对象的属性集合，如人的眼睛颜色和温度。税务信息数据集的示例展示了ID（Tid）、退款（Refund）、婚姻状况（Marital Status）、应税收入（Taxable Income）和是否作弊（Cheat）等属性。我们还讨论了属性值的映射，不同属性可以映射到不同的值集合，测量方法可能会导致不同的结果。课件中还详细解释了名义属性和有序属性的区别，以及序数属性和间距属性的应用场景。这些属性类型对于选择合适的数据处理和挖掘算法至关重要。

杨冬青元组顺序无关（元组可以以任意顺序存储）。例如：带有无序元组的教师关系。

探讨了利用Oracle技术构建高可用数据库的多种机会，包括RAC、RAC One Node、GoldenGate、Active Data Guard等方面的应用，同时介绍了运维管理工具如OEM packs（自我诊断包、自我调优包、变更管理包、配置管理包）、以及海量数据管理、分区、高级压缩等技术的应用，强调了数据安全性工具如DB firewall、Advanced Security、DB Vault、Audit Vault和Data Mask的重要性。

随着信息技术的进步，关系数据库的基础理论日益成为学术研究的核心。

这个教材内容丰富，包含大量详细的讲解和丰富的例题，有助于读者深入理解。

数据结构第二章核心概念 线性结构: 元素之间存在一对一的线性关系 顺序表: 元素在内存中顺序存储 链表: 元素存储位置分散，通过指针连接 非线性结构: 元素之间存在一对多或多对多的关系 树: 具有层次关系的数据结构 图: 由节点和边组成的复杂结构 算法复杂度分析: 时间复杂度: 衡量算法执行时间随数据规模增长的趋势 空间复杂度: 衡量算法执行所需内存空间随数据规模增长的趋势

安徽工业大学的数据库课件第二章PPT内容...

进程描述与控制 进程的状态转换 等待事件发生 CPU时间片用完 就绪 阻塞 执行 获得CPU 等待某事件发生